在项目目录中运行以下命令构建Docker镜像: dockerbuild-tmy_cuda_image. 1. 构建完成后,可以使用以下命令运行容器: dockerrun--gpusall-it--rmmy_cuda_image 1. 这将启动一个包含CUDA的Docker容器,--gpus all参数确保容器可以访问所有GPU资源。 示例:训练一个简单的模型 在容器中,可以运行一些
1.安装docker镜像 sudo docker pull nvidia/cuda:9.0-cudnn7-devel-ubuntu16.04 # 创建一个cuda9.0 cudnn7 ubuntu16.04的容器,名字为caffe,同时将本机的/home/hzh目录挂载到容器的/var/workspace下面 sudo nvidia-docker run -it -v /home/hzh:/var/workspace --name caffe nvidia/cuda:9.0-cudnn7-devel-...
sudo systemctl restart docker 3. 使用 CUDA 容器 运行带有 CUDA 支持的容器: docker run --gpus all nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smi 可用CUDA 镜像 NVIDIA 提供了多种预构建的 CUDA 镜像: -nvidia/cuda:11.0-base(最小基础镜像) -nvidia/cuda:11.0-runtime(包含运行时) -nvidia/cuda:11.0-devel(包含开...
pip3install opencv-python-headless -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 10、设置gpu可见性环境变量,注意这个环境变量非常重要,如果训练过程一直卡在0%,但CUDA、Pytorch一切正常,就是因为这个变量没有设置。 vim~/.bashrcexportCUDA_VISIBLE_DEVICES=0source~/.bashrc 11、准备训练集、测试集、验证集,结...
Ubuntu24.02使用Docker搭建CUDA12.2环境过程 服务整体架构 1、服务器宿主机显卡驱动、CUDA环境安装 略 2、宿主机Docker服务安装,及镜像配置 略 3、镜像下载(拉取) dockerpull nvidia/cuda:12.2.0-devel-ubuntu22.04 如果网络封锁比较严重,可添加国内镜像(百度查找)。
SeASnAkE:AIGC时代Windows用户的最佳Linux解决方案(wsl2、docker、cuda 系列教程) (1) Linux 部分知识补充 包管理工具(应用市场) 当涉及到 Python 软件包管理时,pip、apt 和 conda 都是常见的工具。它们分别用于管理不同类型的软件包,如下所示: pip:pip 是 Python 的包管理器,用于安装和管理 Python 软件包。它...
2.1 第一种:拉取特定版本的cuda镜像 2.2 第二种:拉取普通的ubuntu镜像 三、镜像内操作 本文以干净的ubuntu系统为例,展示从搭建宿主机环境到容器环境的全过程。 一、构建宿主机环境 由于docker容器使用的GPU是宿主机的资源,且docker内部使用GPU资源需要安装NVIDIA Container toolkit来支持容器使用GPU资源,所以搭建宿主机...
使用以下命令运行CUDA Docker容器,其中/path/to/your/app是您的应用程序路径: docker run --gpus all -v /path/to/your/app:/app -w /app nvidia/cuda:11.0-base-ubuntu20.04 这里的--gpus all选项启用了GPU加速,-v选项将您的应用程序目录挂载到容器中,-w选项设置了容器的工作目录。 四、最佳实践 选择...
NVIDIA Docker CUDA容器化分析 接下来分析NVIDIA Docker中是如何实现将GPU Device和CUDA Driver挂载到容器中的。 NVIDIA Docker分两个版本,1.0版本通过docker volume 将CUDA Driver挂载到容器里,应用程序要操作GPU,需要在LD_LIBRARY_PATH环境变量中配置CUDA Driver库所在路径。2.0版本通过修改docker的runtime实现GPU设备和...
CUDA兼容性问题主要包括显卡驱动与CUDA版本的兼容，以及Docker内CUDA与宿主机显卡驱动的兼容。一、显卡驱动与CUDA版本的兼容 选择合适的CUDA版本：对于个人深度学习玩家，如果使用20、30系列游戏卡显卡，新安装环境时，建议使用CUDA 10.2或11.2版本，这些版本适用更广，能更好地兼容不同的软件和硬件环境。